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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
ggplot2 का उपयोग करके बिग डेटा को प्लॉट करने की अलग-अलग रणनीतियाँ सीखें, जिनमें summary statistics की गणना और प्लॉटिंग, overplotting से निपटने की विभिन्न तकनीकें, और faceting के साथ small multiples के सिद्धांत शामिल हैं, जो आगे चलकर Trelliscope तक ले जाते हैं।
पिछले चैप्टर में आपने देखा कि faceting किस तरह ऐसी बहुत-सी जानकारी को विज़ुअलाइज़ करने की एक सशक्त तकनीक है, जिसे किसी अर्थपूर्ण तरीके से स्वाभाविक रूप से विभाजित किया जा सकता है। अब, ggplot2 के साथ trelliscopejs पैकेज का उपयोग करके, आप सीखेंगे कि जब डेटा में partitions की संख्या इतनी अधिक हो जाए कि उन्हें एक ही स्क्रीन पर प्रभावी रूप से देखना संभव न हो, तब faceted विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाएँ।
ggplot2 + trelliscopejs इंटरफ़ेस इस्तेमाल में आसान है, लेकिन trelliscopejs एक ऐसा faceted plotting मैकेनिज़्म भी देता है जो आपको यह चुनने में कहीं ज़्यादा लचीलापन देता है कि आप कौन-सा plotting सिस्टम इस्तेमाल करें और cognostics को कैसे specify करें। आप इस चैप्टर में इसके बारे में विस्तार से सीखेंगे!
<a href="https://www.bixi.com" target="_blank">Montreal BIXI बाइक नेटवर्क</a> हर बाइक राइड के लिए ओपन डेटा उपलब्ध कराता है, जिसमें राइड की तारीख, समय, अवधि, और शुरुआत व अंत के स्टेशन शामिल होते हैं। इस चैप्टर में, आप 2017 की 4 मिलियन से अधिक बाइक राइड्स के डेटा का विश्लेषण करेंगे, जो 546 स्टेशनों के बीच हुईं। इस डेटा से पूछने के लिए कई रोचक exploratory प्रश्न हैं, और आप summary statistics से लेकर विस्तृत Trelliscope विज़ुअलाइज़ेशन तक, विभिन्न exploratory विज़ुअलाइज़ेशन बनाएँगे जो आपको डेटा के बारे में दिलचस्प insights देंगे।
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